要約
電子顕微鏡（EM）を用いることで、ミトコンドリアをはじめとする細胞内オルガネラの同定が可能となり、臨床および科学的研究における洞察が得られる。しかし、これまで公に提供されているミトコンドリアのセグメンテーションデータセットは、形状が単純な数百個のインスタンスしか含んでおらず、限られた規模であった。こうした小規模なデータセット上で人間レベルの精度を達成している既存の手法が、実際の応用においても堅牢であるかどうかは明らかでない。この問題に対処するため、我々はMitoEMデータセットを提案する。これは、ヒトおよびラットの皮質組織から得られた2つの（30μm）³の3次元ミトコンドリアインスタンスセグメンテーションデータセットであり、従来のベンチマークと比べて3,600倍の規模に達する。約4万インスタンスを含む本データセットでは、形状や密度の多様性が顕著に確認された。評価のため、3次元データに適した平均精度（AP）メトリクスの実装を最適化し、処理速度を45倍高速化した。MitoEMデータセット上での評価から、既存のインスタンスセグメンテーション手法が複雑な形状を持つミトコンドリアや、他のインスタンスと密接に接触しているミトコンドリアを正しくセグメントできないことが明らかになった。したがって、本データセットは、分野における新たな課題を提示している。本研究で開発したコードおよびデータセットは公開しており、詳細は以下のウェブサイトにて確認可能である：https://donglaiw.github.io/page/mitoEM/index.html。